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【AI、ディープラーニング】GPUマシンで学習はどれくらい速くなるのか(動画編)

最終更新日: 2019/04/25 11:06am

カテゴリー: AI, お知らせ, ディープラーニング, プログラミング, 先進技術

こんにちは。経理の小高です。

もうすぐGWですね。お出かけのご予定ですか??

是非、川越にいらしてください。

 

さて、以前「GPUマシンでモデルの学習はどれくらい速くなるのか」という記事でAlexNetの学習が177倍!?速くなったと書きました。

先日、知り合いに「このくらい速くなるんだよ」というデモンストレーションをしたら喜んでくれましたので、今回はその動画を掲載しようと思います。

 

少し前置きです。

使っている機械のGPUはNVIDIA GeForce GTX1080Ti 11GB(下)、CPUはIntel Core i5-7400 3GHz/4Core(ケイビーレイク)です。

ディープラーニング用コンピュータ GPU イー・レンジャー株式会社

 

このマシンに以下をインストールしています。前回の記事と比較するとCUDAとcuDNNのバージョンが上がっています。

  • Ubuntu 16.04LTS:OS
  • CUDA10.0:GPGPUのためのインターフェイス
  • cuDNN7.5:DNN特有の数値計算を提供するライブラリ
  • Python3.6:開発環境 Anacondaでインストール
  • Chainer5.3:深層学習フレームワーク
  • その他もろもろ:OpenCV3とか

 

学習は、弊社のオクトパス(統合IT管理プラットフォーム。平成29年度川越市KOEDO E-Pro認定技術)で使っている4層の比較的浅いモデルです。

フレームワークは上も書いたChainer5.3です。

簡単なCNNモデルのサンプル イー・レンジャー株式会社

以下が「こんなに速いんだよ」という動画です。

Windows10のTeraTermでUbuntuに接続して、学習のためのpythonを動かしています。

ミニバッチ100ごとにロスと精度を標準出力に書き出します。CPUで動かしたときはゆっくりだけど、GPUで動かすと速くなるよ、というデモです。

操作は以下です。起動時に時間がかかるのは、画像を35000枚近く読み込むためです(この分はCPUもGPUも変わりません)。

  1. CPUで学習開始(最初にエラーをはいてますが、ご愛敬ということでご容赦ください)
  2. Ctrl-Cでインタラプト
  3. GPUで学習開始
  4. Ctrl-Cでインタラプト

 

 

速いでしょ?

 

 

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